3月28日，作為中關村論壇平行分論壇，2026中國科幻大會現場，北京石景山具身智能觸覺及多模態感知數訓創新中心正式揭牌。

據記者了解，該中心由北京石景山科技創新集團有限公司與他山科技合作打造，錨定具身智能產業發展需求，確立觸覺、異構、自主無人數采三大技術方向，打造集多模態數據采集、算法訓練、場景落地于一體的全流程技術轉化平臺。

數據問題是當下機器人產業智能化升級面臨的核心挑戰之一。中關村論壇“百億具身智能對話”環節，星動紀元聯合創始人席悅認為，當前具身智能發展最大難點仍是數據。

從具體業務落地場景來看，席悅認為，真實場景數據采集難度高，需場景方開放權限，同時大規模采集存在成本高、耗時長的問題，而現有替代方案存在局限，行業常用的1:1 復刻真實場景自建訓練場模式，因依賴工程師全程參與采集、訓練、部署及問題定位，導致整體效率低、成本高。

席悅認為行業可以構建“數據采集-模型迭代”的閉環數據飛輪，讓機器人能在真實環境中自主處理各類極端情況，持續提升體系效率；二是推進 “人類演示 + 真機采集” 的組合采集模式，但目前仍需攻關二者在本體構型、運動形態、感知方式上的差異問題。

原力靈機創始人唐文斌認可數據是具身智能當前的瓶頸之一，但并非全部問題。在他看來，數據采集本質是錢與時間的問題，通過投入資金買機器人、建訓練場、雇遙操作人員、外包標注等，可快速堆積百萬小時、億級樣本的數據量，因此“有無數據”并非行業壁壘。真正建立競爭優勢的是企業能否從真實場景自動回流數據，能否搭建高效數據飛輪閉環。

智平方目前已具備多種數據獲取途徑，但回歸到現實，聯合創始人張鵬仍認為真實場景的數據價值無可替代，這也是行業當前必須重點布局的方向——通過一線實際部署的產品實現數據回流并將數據沉淀回來的部分，是最寶貴的數據資產。在保障安全的前提下，智平方也會與客戶共享這部分數據。

據記者了解，目前北京石景山人形機器人數據采集訓練中心四期項目主要與樂聚、他山、睿爾曼、靈初等公司合作，嘗試破解機器人行業的數據短缺與質量瓶頸。

對于目前機器人數據的供需問題，一位行業人士對記者表示，當前具身智能領域正經歷數據體系重構，無本體數據技術（如第一人稱視角數據的EGO、通用操作接口的UMI 方案）興起，使此前依賴重資產投入的遙操作數據采集工廠可能陷入發展困境。

從數據價值維度來看，該人士稱，真實場景數據仍是機器人模型訓練所需的金字塔尖數據，但行業普遍面臨兩大核心問題：一是數據質量與數據管線設計的標準化缺失；二是數據處理能力存在顯著行業鴻溝，并非所有廠商都具備搭建高效數據處理體系的技術實力，且行業內缺乏統一的數據技術訣竅共享機制與基準評測體系，導致數據應用效率參差不齊。

該人士稱，若未來EGO、UMI等無本體數據技術能夠實現普及，可以進一步放大場景資源的核心稀缺性，企業方面也有可能擺脫對傳統數據采集工廠的依賴，直接在真實場景中完成數據采集，場景的可及性與多樣性將成為數據競爭力的關鍵變量。

因此，從技術升級迭代趨勢來看，具身智能需要億級小時級訓練數據，當前總量仍嚴重不足，但部分與主流技術路線錯位的核心資產未來可能面臨貶值風險，如依賴機器人本體、固定場地的重資產中心可能產生產能利用率下滑、單位成本飆升的情況。

長期來看，數據領域的核心競爭邏輯將發生根本轉變，從“是否擁有規模化訓練中心”的硬件比拼，轉向真實場景獲取能力、場景與數據閉環迭代效率等方面。